胶质纤维酸性蛋白在脑缺血和脑出血鉴别诊断中的价值

李爱军

(济南市血液供保中心，山东济南 250001)

脑卒中是一类严重危险人类健康的疾病，早期准确的诊断是改善患者预后的关键。根据脑卒中的发病特点，可将其分为出血性和缺血性两大类，即脑出血和脑梗死。临床上对脑出血和脑缺血的鉴别诊断主要是依靠计算机断层扫描(CT)和核磁共振成像(MRI)影像学手段，但CT和MRI均不同程度地存在缺陷，因此，寻找客观、准确的外周血标记物对于脑卒中的救治具有极为重要的价值[1]。胶质纤维酸性蛋白(GFAP)是一种特异性表达于星型胶质细胞的骨架蛋白[2]。健康人外周血的GFAP水平极低，但在脑出血患者中，由于胶质细胞在炎症环境中大量死亡，其胞内GFAP通过破损的血脑屏障进入血液，导致外周血GFAP水平增高。相比之下，脑缺血患者由于血脑屏障仍保持完整状态，GFAP无法进入血液，所以外周血的GFAP水平仍然处于较低状态。因此，外周血GFAP水平可作为脑出血和脑缺血的鉴别诊断指标[3]。近年来，有多项研究探讨了外周血GFAP在脑缺血和脑出血鉴别诊断中的价值，但结论并不一致[4]。因此，有必要开展系统评价和meta分析，对已有的研究进行回顾、总结和分析，为GFAP的临床应用提供循证医学依据。

1 材料与方法

1.1数据库与检索策略 本次meta分析检索的数据库为PubMed，末次检索时间为2018年1月21日，检索式为GFAP or glial fibrillary acidic protein and intracerebral hemorrhageor intracerebral haemorrhage。文献纳入标准：(1)评价GFAP鉴别脑缺血和脑出血的研究；(2)提供了灵敏度、特异度和样本量，可以构建四格表的研究。排除标准：(1)动物实验；(2)综述；(3)非英文类发表文献；(4)病例报道。检索完成后将文献导入Endnote软件进行文献筛选。

1.2研究筛查与数据提取方法 研究的筛查分2轮进行，在第1轮筛查中，通过阅读摘要、标题等排除部分明显与本次meta分析无关的研究。第2轮筛查则主要是阅读全文，根据纳入排除标准判断论文是否可以纳入本次meta分析。对于进入meta分析的研究，通过阅读全文从文献中提取出以下特征：研究对象国别、论文发表时间、研究对象的症状发作时间、脑缺血和脑出血的样本量、GFAP的检测方法、鉴别脑缺血和脑出血的金标准、受试者工作特征曲线(ROC曲线)的曲线下面积、诊断界值及其对应的灵敏度和特异度。根据灵敏度、特异度及疾病组、对照组的样本量计算出真阳性、真阴性、假阳性和假阴性样本数，用于后续的meta分析。

1.3质量评价 采用第2版诊断准确性试验质量评价工具(QUADAS-2)对纳入研究的质量进行评价[5]。该工具主要从研究对象的代表性、待评价试验的实施、金标准的实施及研究流程4个方面对各个研究的质量进行评价。同时判断研究总体上与meta分析的目标是否一致。

1.4统计学处理 采用双变量模型对灵敏度和特异度进行合并[6]，同时采用汇总的ROC曲线评价GFAP的总体诊断性能[7]。发表偏倚的判断采用Deek检验[8]。所有的统计学处理均在Stata13.0中以midas命令完成，森林图的绘制在Revman5.3中完成。

2 结 果

2.1纳入研究的基本特征 初步检索共发现112篇文献，经过筛查后最终共有10项研究进入本次meta分析。研究的总样本量为1 219例，其中脑缺血896例，脑出血333例。见表1。

2.2纳入研究的设计特征与质量评价 纳入的研究在设计或研究报告上存在的主要缺陷是未报道研究对象是否是连续招募的，因此无法判断是否存在病例选择偏倚；部分研究没有报道是否采用了盲法。纳入研究的质量评价结果见表2。

表1 纳入研究的基本特征

注：ECLIA表示电化学发光，ICH表示脑出血，IS表示脑缺血，ELISA表示酶联免疫吸附试验

表2 纳入研究的质量评价结果

表3 纳入研究的主要发现

注：-表示未报道

2.3纳入研究的主要发现 纳入本次meta分析的各个研究的主要发现见表3。汇总了各个研究灵敏度和特异度的森林图，见图1。各个研究得到的曲线下面积各不一致，范围介于0.82～0.97。除了一项研究外，诊断节点均设定在1 ng/mL以下。灵敏度0.36～0.93，特异度0.64～1.00。

图1 纳入研究的森林图

2.4Meta分析 GFAP对脑出血的诊断灵敏度为0.79(95%CI：0.68～0.87)，特异度为0.94(95%CI：0.86～0.98)。考虑到已有的研究在设计上存在异质性，比如各个研究中研究对象的症状发作时间、GFAP的检测系统等各不相同，进一步展开了亚组分析。结果发现如果将发作时间限制在6 h以内，则其曲线下面积可以提高到0.94(95%CI：0.91～0.95)，如果将研究限制为采用Roche检测系统检测GFAP的研究，则曲线下面积可以提高至0.97(95%CI：0.95～0.98)且所有的异质性均可以由阈值效应来解释。见表4、图2。经Deeks检验之后发现，已有的研究不存在发表偏倚(P=0.17)。见图3。

表4 meta分析结果

图2 meta分析的ROC曲线

图3 漏斗图

3 讨 论

本研究发现，到目前为止已有10项研究探讨了GFAP在脑出血和脑缺血鉴别诊断中的价值。研究者对这10项研究进行了meta分析，结果显示GFAP诊断脑出血的灵敏度和特异度分别为0.79和0.94，ROC曲线下面积更高达0.92。这些结果说明GFAP是具有潜质的急性脑卒中分型标志物。考虑到各个研究在研究对象的纳入排除标准上有所不同，研究者进行了亚组分析，探讨了在症状发生的6 h内GFAP对脑出血的诊断价值。结果发现其诊断灵敏度和特异度也很高。灵敏度和特异度的不够直接，不能回答是否可以用于诊断或排除这个临床上最关心的问题。相比之下，似然比的解释相对直接。一般认为，阳性似然比大于10就几乎可以确诊疾病，阴性似然比小于0.1也几乎可以排除疾病[19]。在症状发生6 h内，GFAP的阳性似然比和阴性似然比分别为18.10和0.20，提示只要GFAP阳性就几乎可以确诊为脑出血，但GFAP阴性还不足以排除脑出血。这可能是因为在急性脑卒中患者中，GFAP释放入血需要一定的时间，部分症状发生较早的患者还无法检测出GFAP。

与传统的影像学手段相比，GFAP在急性脑卒中分型中具有一定的优势，包括成本较低、不受主观因素影响、便于连续监测等。目前GFAP的检测手段尚依赖于大型生化仪或酶标仪，因此，还无法在院前急救中发挥作用。但可以预见的是，如果将来研发出GFAP的床旁检测设备，将极大地便于急性脑卒中的院前急救。因此，GFAP床旁检测设备的研发是下一步研究的重点所在。

就科研设计而言，已有的研究都存在一些缺陷，主要表现为这些研究论文都不是严格遵照诊断准确性试验报告规范进行撰写的[20]，一些重要的细节没有进行说明如金标准如何实施、是否采用了盲法、是否连续招募患者等。这些实验细节对于评价研究结论的可靠性以及临床实用价值极为关键。是否连续招募研究对象与样本来源的代表性及结论的外推性密切相关。如果研究本身不是连续招募研究对象的，则可能出现病例选择偏倚，导致研究结论无法在临床中推广[5]，将来的研究应该更加注重报告规范。

4 结 论

本研究采用对既往的关于GFAP诊断出血性脑血管病的研究进行了meta分析，从循证医学的角度证明了GFAP是具有潜质的脑出血诊断标记物。只要GFAP阳性，基本就可以确证为脑出血，但是GFAP阴性上尚足以排除脑出血。考虑到已有的研究在设计上还存在一些缺陷，将来仍有必要开展新的研究继续深入探讨GFAP诊断脑出血的价值。